VARIABILIDADE ESPACIAL DA TEXTURA EM SOLO ALUVIAL SOB O CULTIVO DE BANANA (Musa sp.)

VARIABILIDADE ESPACIAL DA TEXTURA EM SOLO ALUVIAL SOB O CULTIVO DE BANANA (Musa sp.) Renato Augusto Soares Rodrigues 1, Abelardo Antônio de Assunção Montenegro 2, Daniella Pereira dos Santos 3, Diego Cézar dos Santos Araújo 4, Eulâmpio Alves da Silva Filho 5. Resumo A variabilidade espacial dos atributos do solo estudada pela geoestatística trata-se de um conjunto de técnicas aplicadas a variáveis regionalizadas, que definem a estrutura de dependência espacial de cada variável. O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da Textura do solo, em lote irrigado com cultivo de bananeira localizado na Bacia Experimental do Rio Ipanema, localizada no município de Pesqueira-PE. O experimento foi conduzido em uma área com malha regular, espaçada de 8 x 8 m, formando um grid 56 x 40 m. Para análise da textura do solo (areia, silte e argila), foram realizadas coletas de solo em cada ponto estudado na profundidade de 0,00 a 0, m. As variáveis foram submetidas à análise estatística clássica, seguida de análise geoestatística. A variabilidade da textura do solo medida pelo coeficiente de variação registrou-se baixa para areia, argila e silte com coeficiente de variação (CV %) de 9,25, 14,36 e,66, respectivamente. O modelo que melhor se ajustou aos dados granulométricos foi Gaussiano. Os alcances encontrados neste trabalho foram de 45, 32 e m para areia, argila e silte respectivamente. As variáveis estudadas apresentaram estrutura de dependência espacial, o que permitiu o seu mapeamento, utilizando-se técnicas geoestatísticas. O mapeamento das variáveis estudadas permite o estabelecimento de subáreas mais homogêneas, para as variáveis Areia e Argila e há menos homogeneidade para a variável silte. Palavras-Chave Geoestatística, Granulometria, Neosolo Flúvico. SPATIAL VARIABILITY OF TEXTURE IN AN ALLUVIAL SOIL CULTIVATED WITH BANANA (Musa sp.) Abstract The spatial variability of soil properties studied by geostatistics is a set of techniques applied to regionalized variables, which define the spatial dependence structure of each variable. The objective of this study was to evaluate the spatial variability of soil texture in an irrigated area cultivated with banana, located in the municipality of Pesqueira, Pernambuco, Brazil. The experiment was conducted in an area with regular grid, spaced 8 x 8 m, forming a grid of 56 x 40 m, For analysis of soil texture (sand, silt and clay), soil samples were taken at each point studied in depth from 0.00 to 0. m. The variables were submitted to classical statistical analysis, followed by geostatistical analysis. The variability of soil texture measured by the coefficient of variation was low for sand, clay and silt with coefficient of variation (CV %) of 9,25, 14,36 and,66, respectively. The model that best represented the grain size data was Gaussian. The ranges found in this study were 45, 32 and m for sand, clay and silt, respectively. The variables presented spatial dependence structure, allowing their mapping, using geostatistical techniques. The mapping of 1 Engº Agrônomo, mestrando, Depto. de Engenharia Agrícola, Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE, Recife - PE. Fone (81) 9684-5051. e-mail: renato.augustor@hotmail.com. 2 Engº Civil, Doutor, Professor Titular, Depto. de Engenharia Agrícola, UFRPE, Recife - PE. 3 Engª Agrônoma, doutoranda, Depto. de Engenharia Agrícola, Recife - PE. 4 Engº Agrônomo, mestrando, Depto. de Engenharia Agrícola, UFRPE, Recife - PE. 5 Engº Agrônomo, mestrando, Depto. de Engenharia Agrícola, UFRPE, Recife - PE. 1

variables allows the establishment of more homogeneous sub-areas, for sand and clay variables and there is less homogeneity to silt variable. Keywords Geostatistics, Spatial dependence, Fluvisol. INTRODUÇÃO A aplicação de tecnologia associada à variabilidade espacial e temporal faz-se necessária, sobretudo na pesquisa agrícola que estuda o solo e a sua capacidade produtiva (GREGO & VIEIRA, 05). O uso de técnicas geoestatísticas permite avaliar a existência da variabilidade e distribuição espacial das medidas estudadas constitui importante ferramenta na análise e descrição detalhada da variabilidade das propriedades do solo (CARVALHO et al., 02; VIEIRA, 00). O conhecimento da variabilidade espaço-temporal dos atributos do solo é considerado, o principio básico para o manejo localizado das áreas agrícolas, qualquer que seja sua escala (GREGO & VIEIRA, 05). Gobin et al. (01) afirmam que a distribuição espacial da textura no terreno apresenta dependência espacial da direção e da intensidade dos fluxos de água, que são dependentes das formas de relevo. Assim, em áreas de forma côncava condicionam movimento das partículas na direção perpendicular ao sentido da vertente, em segmento de forma convexa e de forma linear visualiza-se a inversão dos movimentos na direção paralela ao sentido da declividade, conforme destaca LEÃO (04). Com relação à variabilidade das frações granulométricas do solo: areia, silte e argila, têm sido estudadas dentre as propriedades físicas do solo, como as de menor variação (AMARO FILHO et al., 07; CAMPOS et al., 07). A variabilidade da textura do solo ocorre em função do local de deposição de sedimentos, da vegetação local, do relevo que regula o período de exposição dos materiais à ação do intemperismo (Young & Hammer, 00) e principalmente do material de origem (CUNHA et al., 05). A variabilidade espacial dos atributos do solo estudada pela geoestatística trata-se de um conjunto de técnicas aplicadas a variáveis regionalizadas, que definem a estrutura de dependência espacial de cada variável (MARINS et al., 08). Além disso, ainda proporciona meios para que sejam efetuados os respectivos mapeamentos da área estudada através da krigagem, uma vez que o modelo da dependência espacial seja conhecido por meio do semivariograma (SILVA et al., ). Investigações enfocando a variabilidade espacial da em Neossolos foram desenvolvidas por Montenegro & Montenegro (06), que abordaram as estruturas de dependência espacial em escala de perímetro irrigado com agricultura familiar, adotado neste estudo. O entendimento do comportamento da granulometria do solo é importante para se compreender a distribuição dos sedimentos, a dinâmica de formação de uma vertente e fazer inferências sobre o comportamentoda água e do solo. De acordo com o exposto e devido à importância da textura do solo, o objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da Textura do solo, em lote irrigado com cultivo de bananeira locaizado na Bacia Experimental do Rio Ipanema, localizada no município de Pesqueira-PE. MATERIAL E MÉTODOS O estudo foi realizado na Fazenda Mimosa, localizada no distrito de Mimoso, município de Pesqueira-PE, Região do Agreste de Pernambuco, com coordenadas de 08 ' S e 35 11' W e altitude de 650m. O clima da região é do tipo BSsh (extremamente quente, semiárido) de acordo com a classificação de Köppen, com pluviometria média anual de 607 mm. 2

Figura 1 - Mapa com a localização da bacia do alto Ipanema. O experimento foi conduzido em uma área com malha regular, espaçada de 8 x 8 m, formando um grid 56 x 40 m, totalizando 4 pontos amostrais, como mostra a (Figura 2). Para análise da textura do solo (areia, silte e argila), foram realizadas coletas de solo em cada ponto estudado na profundidade de 0,00 a 0, m. As amostras foram acondicionadas em sacos plásticos e levadas ao Laboratório de Água e Solo da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). As amostras foram secas ao ar, destorroadas, e passadas em peneira de malha de 2,0 mm. As percentagens de areia, argila e silte foram determinadas obedecendo ao método do densímetro (EMBRAPA, 1997). Figura 2. Localização dos pontos de amostragem na área experimental. A estatística descritiva foi utilizada determinando-se a média, a mediana, o desvio padrão, os valores máximos e mínimos, os coeficientes de assimetria e curtose e o coeficiente de variação, para obter informações sobre a dispersão e a distribuição das variáveis, a análise de normalidade dos dados foi testada pelo teste de KolmogorovSmirnov (KS) ao nível de 5% de probabilidade. Foram analisados os valores de coeficiente de variação, conforme sugerido por Warrick & Nielsen (1998). 3

Para construção e ajuste dos semivariogramas foi o utilizado os programas Microsoft Excel, GEO-EAS e o Surfer Versão 9.0. Após a obtenção dos semivariogramas experimentais por meio do software GEO-EAS, foram testados os modelos gaussiano, esférico, exponencial e linear. Do ajuste de um modelo matemático aos valores calculados, são estimados os coeficientes do modelo teórico para o semivariograma (o efeito pepita, C 0 ; patamar, C 0 +C 1 e o alcance, a). Foram ajustados modelos matemáticos e definidos os parâmetros para os semivariogramas: a) efeito pepita (C 0 ), que é o valor de γ quando h=0; b) alcance da dependência espacial (a), que é à distância em que γ (h) permanece aproximadamente constante, após aumentar com o aumento de h; c) patamar (C 0 +C 1 ) que é o valor de γ(h) a partir do alcance e que se aproxima da variância dos dados, se ela existir. Foi escolhido o modelo que apresentou um ajuste adequado aos valores experimentais e erros padronizados com média próxima a zero e desvio padrão próximo a um, segundo a técnica de validação cruzada de Jack-Knifing (Faraco et al., 08). No que diz respeito à construção dos mapas de isolinhas, utilizando o algoritmo da krigagem, foi adotado o programa computacional Surfer Versão 9.0. RESULTADOS E DISCUSSÃO Com base nos valores médios de proporção de argila, silte e areia e baseado no modelo de identificação de classes texturais de amostras de solo (triângulo textural) apresentada por Embrapa (06), é possível classificar o perfil do solo como textura Franco Argilo Arenosa. Na Tabela 1 podem ser observadas as medidas de posição e dispersão para as frações granulométricas do solo. De acordo com a classificação proposta por Warrick & Nielsen (1998), as fraões areia e Argila apresentaram baixa variabilidade, enquanto que o valor de Cvpara a variável Silte apresentou média Variabilidade, na camada estudada. Os valores de CV encontrados neste estudo corroboram com os observados com Andrade et. al 14, que estudaram a variabilidade espacial das classes texturais de um neossolo flúvico e obtiveram os mesmos resultados, baixa variabilidade para Areia e Argila enquanto a fração Silte apresenta média variabilidade para a camada 0,00 0, m. Esta maior variabilidade, para a fração silte, pode estar relacionada com a sua maior mobilidade no solo. Além disso, o seu processo de determinação, pelo fato dessa fração ser calculada por diferença, os erros da análise granulométrica recaíram sobre ela, que pode ter incorporado parte da variabilidade existente nos atributos areia e argila, pode ter contribuído para essa maior variabilidade. Com relação à normalidade dos dados pode-se observar através do teste de Kolmogorov- Smirnov que os dados coletados são normais a 5% de probabilidade. Analisando-se o gráfico de "box-plot" (Figura 3) para o teor de areia, argila e silte, verifica-se assimetria para as 3 variáveis. Quanto aos valores de argila e silte, pode ser notada a ocorrência de uma dispersão maior dos dados para os valores acima do quartil inferior, portanto há assimetria positiva. Para areia observa-se o comportamento oposto, sendo a dispersão dos dados para os valores abaixo do quartil inferior, logo os dados apresentam assimetria negativa. O modelo que melhor se ajustou aos dados granulométricos foi o gaussiano. De acordo com Grego e Vieira (05), a ocorrência da dependência espacial na camada superficial pode estar associada ao preparo do solo convencional, onde os equipamentos de preparo (arado e grade) movimentam demasiadamente a camada superior, afetando sua estrutura original, e tornando pontos próximos entre si mais semelhantes que os mais distantes. Esse fato pode ter contribuído para aumentar o alcance da dependência espacial, caracterizando maior continuidade na distribuição das 4

variáveis na camada mais superficial da área estudada, concordando com estudo de Souza (01) e Araújo (02), trabalhando com malhas regulares espaçadas em 50 m. Tabela 1 - Estatística descritiva para os dados coletados de textura do solo. Estatística descritiva Areia Argila Silte Média 59,09 23,88 17,02 Mediana 60,65 23,76 16,24 Desvio Padrão 5,47 3,43 5,22 Variância 29,95 11,81 27,27 Coeficiente de Variação (%) 9,25 14,36,66 Assimetria -0,360 0,214 0,154 Curtose -0,982-0,464-0,389 Quartil Inferior 53,96 21,76 14,31 Quartil Superior 63,79 25,76,94 Parâmetros de ajuste do Semivariograma Efeito Pepita (C 0 ) 15,50 6,3 19,00 Patamar (C 0 + C 1 ) 23,00 3,5,00 Alcance 45,00 32,00,00 Modelo Gaussiano Gaussiano Gaussiano ------Parâmetros de Validação------ Média -0,008-0,017 0,016 Desvio Padrão 1,021 1,015 0,991 Os alcances encontrados neste trabalho foram de 45, 32 e m para areia, argila e silte respectivamente. O maior alcance foi observado para areia (45 m), demonstrando que este atributo, é o que apresenta menor variabilidade e maior continuidade espacial, possibilitando melhor precisão nas estimativas em locais não amostrados. Os alcances indicam a amplitude de correlação espacial entre as observações, e representa a distância em que a utilização das técnicas geoestatísticas conduz as estimativas com maior precisão. Uma das possíveis causas desta continuidade pode estar associada ao material de origem do solo e ação do processo de intemperismo. Avaliando um transecto de 0 m com 51 pontos amostrais em solo aluvial, Eguchi et al. (02) encontraram alcances de 15, 49,5 e 14,5m para areia, argila e silte, e atribuíram os resultados principalmente às contribuições presentes na formação do solo. O Efeito Pepita pode ser expresso como uma percentagem do patamar que indica elevada influência da componente aleatória na variabilidade espacial dos dados. De acordo com os critérios propostos por Cambardella et al. (1994) o efeito pepita elevado representa uma fraca dependência espacial nas variáveis avaliadas. Os parâmetros dos modelos de semivariogramas ajustados foram utilizados para estimar valores em locais não amostrados por meio da krigagem. O comportamento das frações granunolométricas pode ser observado através dos mapas de isolinhas, onde a fração areia por apresentar menor variabilidade apresenta manchas de solos em que esta fração predomina, ficando bem claro, quando comparado as variáveis argila e silte que o alcance representa maior continuidade espacial. Comportamento semlhante pode ser observado para variável argila, que apresenta menores teores quando comparada areia, porém também apresenta considerável continuidade espacial e baixa variabilidade. Já a variável silte apresenta pequenas manchas observadas nos mapas da distribuição espacial sendo reflexo da baixa precisão na estimativa de valores em regiões não amostradas. 5

70 60 50 40 0 Areia Argila Silte Figure 3 - Gráfico "Box-Plot" para as variáveis Areia, Silte e Argila. Figura 4 Semivariograma para a variável Areia. Figura 5 Semivariograma para a variável Argila. Figura 6 Semivariograma para a variável Silte. 40 40 35 35 25 25 15 15 5 5 0 0 5 15 25 35 40 45 50 55 Figura 7 Mapa de Isolinhas para a variável Areia. 0 0 5 15 25 35 40 45 50 55 Figura 8 Mapa de Isolinhas para a variável Argila. 6

40 35 25 15 5 0 0 5 15 25 35 40 45 50 55 Figura 9 Mapa de Isolinhas para a variável Silte. 44 42 40 38 36 34 32 28 26 24 22 18 16 14 12 8 6 4 2 CONCLUSÕES Verifica-se que as variáveis analisadas obedecem à distribuição normal de frequência. A variabilidade da textura do solo medida pelo coeficiente de variação registrou-se baixa para areia, argila e silte com coeficiente de variação (CV %) de 9,25, 14,36 e,66, respectivamente. O modelo que melhor se ajustou aos dados granulométricos foi o exponencial. As variáveis estudadas apresentaram estrutura de dependência espacial, o que permitiu o seu mapeamento, utilizando-se técnicas geoestatísticas. O mapeamento das variáveis estudadas permite o estabelecimento de subáreas mais homogêneas, para as variáveias Areia e Argila e há menos homogeneidade para a variável silte. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANDRADE, C. W. L.; SILVA, J. S.; MONTENEGRO, A. A. A.; MONTENEGRO, S. M. G. L.; TAVARES, U. E. Variabilidade espacial da textura em solo aluvial sob o cultivo de cenoura (Daucus Carota L.). Revista Pernambucana de Tecnologia, v. 2, p. 59-67, 14. AMARO FILHO, J.; NEGREIROS, R.F.D.; ASSIS JÚNIOR, R.N.; MOTA, J.C.A. Amostragem e variabilidade espacial de atributos físicos de um Latossolo Vermelho em Mossoró, RN. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, n.31, p.415-422, 07. ARAUJO, A.A.V. Variabilidade espacial de propriedades químicas e granulométricas do solo na definição de zonas homogêneas de manejo. 02. 80 f. Dissertação (Mestrado em Ciência do Solo) - Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade Estadual de São Paulo, Jaboticabal. CAMBARDELLA, C. A.; MOORMAN, T. B.; NOVAK, J. M.; PARKIN, T. B.; KARLEN, D. L.; TURCO, R. F.; KONOPKA, A. E. Field scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society ofamerica Journal, v.58, p.1501-1511, 1994. CAMPOS, M.C.C.; FERRAZ, F.B.; FREITAS, E.W.S.; SOUZA, Z.M. Dependência espacial de atributos físicos e hídricos de um Espodossolo da zona da mata de Pernambuco. Revista de Biologia e Ciências da Terra, n.7, p.84-91, 07. CARVALHO, J. R. P.; SILVEIRA, P. M.; VIEIRA, S. R. Geoestatística na determinação da variabilidade espacial de características químicas do solo sob diferentes preparos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v.37, n.8, p.1151-1159, 02. 7

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